update

README.md

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 `该项目使用是我与 chatGPT-4o 一起合作完成的，readme文档由chatGPT-4o编写，我有所修改`
 
-当然，这里是一份详细的 README 文档，初学者也能看懂，从激活虚拟环境开始，涵盖所有步骤。
-
 ---
 
 # Flask Azure OpenAI Chatbot
@@ -81,3 +79,9 @@ http://127.0.0.1:3000
 ```
 
 你现在应该可以看到聊天应用的主页，并开始与 Azure OpenAI 机器人进行对话。
+
+### 8. 公网访问
+
+如果想让所有人都访问，可以使用[内网穿透](https://www.freecodecamp.org/chinese/news/intranet-penetration/)，我的另一篇 blog 有解释内网穿透，内网穿透之后可以实现在公共网络上访问。
+
+内网穿透推荐工具：https://natapp.cn

app.py

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-import os  # 导入操作系统相关的库
-from openai import AzureOpenAI  # 导入 Azure OpenAI 客户端
-from flask import Flask, request, jsonify, render_template, session  # 导入 Flask 及其相关模块
-from flask_session import Session  # 导入 Flask-Session 扩展
-from uuid import uuid4  # 导入生成唯一标识符的模块
+import os
+from openai import AzureOpenAI
+from flask import Flask, request, jsonify, render_template, session
+from flask_session import Session
+from uuid import uuid4
 
-# 创建一个 Flask 应用实例
+# 创建Flask应用实例
 app = Flask(__name__)
-
-# 设置 Flask 的密钥，用于会话数据的加密
 app.secret_key = os.urandom(24)
-
-# 配置 Flask-Session 扩展
-app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'  # 使用文件系统来存储会话数据
-app.config['SESSION_FILE_DIR'] = './flask_session'  # 指定会话数据的存储目录
-app.config['SESSION_PERMANENT'] = False  # 设置会话不过期
-app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = True  # 使用签名对会话数据进行保护
-app.config['SESSION_KEY_PREFIX'] = 'session:'  # 会话数据的键前缀
-Session(app)  # 将会话配置应用到 Flask 应用实例中
-
-# 创建 Azure OpenAI 客户端实例
+app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'
+app.config['SESSION_FILE_DIR'] = './flask_session'
+app.config['SESSION_PERMANENT'] = False
+app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = True
+app.config['SESSION_KEY_PREFIX'] = 'session:'
+Session(app)
+
+# 创建Azure OpenAI客户端
 client = AzureOpenAI(
-    api_key=os.getenv('AZURE_OPENAI_API_KEY'),  # 从环境变量中获取 API 密钥
-    api_version="2024-02-01",  # 设置 API 版本
-    azure_endpoint=os.getenv('AZURE_OPENAI_ENDPOINT')  # 从环境变量中获取 Azure 端点
+    api_key=os.getenv('AZURE_OPENAI_API_KEY'),
+    api_version="2024-02-01",
+    azure_endpoint=os.getenv('AZURE_OPENAI_ENDPOINT')
 )
 
-@app.route('/')  # 定义根路径的路由
+@app.route('/')
 def home():
     # 每次访问首页时，重置会话
-    session['conversation_id'] = str(uuid4())  # 生成一个唯一的会话 ID
+    session['conversation_id'] = str(uuid4())
     session['conversation'] = [
-        {"role": "system", "content": "你是一位中文养生顾问！在所有情况下，你都必须使用简体中文进行沟通，确保对话中不使用英文或包含任何英文词汇。你可以提供健康评估、饮食调理、运动指导、心理调适、睡眠管理、中医养生、健康教育和康复指导等方面的专业养生建议。你应与客户建立信任关系，清晰地解释健康问题和养生方案。你不得提供与养生无关的建议或回答其他问题。如果用户询问超出养生范围的问题，你应说明这不在你的服务范围内，并重申只提供养生建议。请确保你在对话中遵守以上规则。"}
-    ]  # 初始化会话内容
-    return render_template('index.html')  # 渲染首页模板
-
-@app.route('/chat', methods=['POST'])  # 定义 /chat 路由，处理 POST 请求
+        {
+            "role": "system",
+            "content": (
+                "你是一位养生顾问！在所有情况下，你都必须使用简体中文进行沟通."
+                "你可以提供健康评估、饮食调理、运动指导、心理调适、睡眠管理、中医养生、健康教育和康复指导等方面的专业养生建议确保对话中不使用英文或包含任何英文词汇。"
+                "你应与客户建立信任关系，清晰地解释健康问题和养生方案。你不得提供与养生无关的建议或回答其他问题。"
+                "如果用户询问超出养生范围的问题，你应说明这不在你的服务范围内，并重申只提供养生建议。"
+                "请确保你在对话中遵守以上规则。"
+            )
+        }
+    ]
+    return render_template('index.html')
+
+@app.route('/chat', methods=['POST'])
 def chat():
-    user_input = request.form['user_input']  # 获取用户输入
-    conversation = session.get('conversation', [])  # 获取当前会话内容，如果不存在则返回空列表
-    conversation.append({"role": "user", "content": user_input})  # 将用户输入添加到会话内容中
-
-    # 调用 Azure OpenAI API 获取模型回复
+    user_input = request.form['user_input']
+    conversation = session.get('conversation', [])
+    conversation.append({"role": "user", "content": user_input})
+
     response = client.chat.completions.create(
-        model="syncport-gpt4-32k-0613",  # 指定使用的模型
-        messages=conversation  # 提供会话内容
+        model="syncport-gpt4-32k-0613",
+        messages=conversation
     )
 
-    # 获取助手的回复内容
     assistant_message = response.choices[0].message.content
-    conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})  # 将助手回复添加到会话内容中
-    print(session['conversation_id'], " : ", user_input, " : ", assistant_message)  # 打印会话 ID、用户输入和助手回复
+    conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
+
+    print(session['conversation_id'], " : ", user_input, " : ", assistant_message)
 
-    session['conversation'] = conversation  # 更新会话内容
-    return jsonify({"response": assistant_message})  # 以 JSON 格式返回助手回复
+    session['conversation'] = conversation
+    return jsonify({"response": assistant_message})
 
-if __name__ == '__main__':  # 确保该模块是作为主程序运行
-    app.run(host='0.0.0.0', port=3000)  # 启动 Flask 应用，监听所有主机的 3000 端口
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(host='0.0.0.0', port=3000)